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Copyright of Tecnología y Ciencias del Agua is the property of Instituto Mexicano de Tecnologia del Agua (IMTA) and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)

Entre los meses de diciembre a abril, regiones del norte del Perú, entre ellas Lambayeque, se ven afectados por eventos extremos máximos, ocasionando estragos en viviendas, inundación de campos de cultivo, colapso de obras hidráulicas y, lo más irreparable, pérdida de vidas humanas. En esa línea, el objetivo de la presente investigación fue aplicar redes neuronales artificiales al modelamiento de lluvia-escorrentía en una cuenca del norte de Perú, en específico, en la cuenca del río Chancay Lambayeque, perteneciente a la vertiente del Pacífico. Para ello se recopilaron registros de precipitación y caudales de 30 años (normal hidrológica), de 12 estaciones hidrometeorológicas pertenecientes tanto a la cuenca como aledañas a ésta. Así, aplicando un modelo de redes de memoria a largo y corto plazo (LSTM), se procedió a modelar la lluvia, buscando seguir el comportamiento de los caudales observados en la estación hidrométrica Racarrumi; con un 80 % de la información se entrenó al modelo y con un 20 % se validó. En suma, se obtuvo que en la etapa de validación del modelamiento, el coeficiente de Nash fue de 0.93, correspondiéndole el calificativo de “muy bueno”.

La distribución del agua a los usuarios es el resultado de la interacción entre la junta de regantes, los usuarios, la operación y el mantenimiento de la infraestructura hidráulica. El objetivo de la investigación fue identificar los aspectos técnicos y sociales que influyen en la distribución del agua en los ramales principal y secundario del sistema de riego Tumbaco. Se realizó el levantamiento de información de campo a través de encuestas y entrevistas a los actores principales y la medición de caudales en los diferentes ramales. Resultados principales: i) la construcción del sistema de riego empezó en 1909 por los habitantes de Tumbaco; en 1944, la Caja Nacional de Riego concluyó la construcción del canal para cubrir una superficie regable de 2.000 ha; en 2017, la superficie regada fue de 1.050 ha; la junta de usuarios gestiona el sistema desde el año 2001; ii) la infraestructura hidráulica del sistema ha cumplido su vida útil (75 años), no se ha rehabilitado y las compuertas no permiten la regulación de los caudales desde el canal principal a los secundarios; iii) referente a la gestión, los reglamentos no se cumplen. En conclusión, en el sistema de riego Tumbaco no existe equidad en la distribución del agua debido a que la infraestructura del sistema ha cumplido su vida útil, no se cumple con el estatuto ni con el reglamento, y los derechos no se han actualizado con las necesidades de los usuarios, como resultado del proceso existente de desterritorialización.

El Cambio Climático y la gestión del recurso hídrico son elementos que impactan en la disponibilidad de agua en una amplia gama de territorios. En este trabajo se analiza el comportamiento de la variabilidad pluviométrica y fluviométrica en la cuenca del río Maule, Chile una de las principales y de mayor envergadura a nivel nacional con un área correspondiente a 20.300 km2, y en donde predomina la actividad silvoagropecuaria. Se realizó un análisis clúster basado en los datos disponibles para las precipitaciones (periodo 2000-2019) y caudales (periodo 2003-2019) cuyo vínculo entre este último y el primero se asocia a la magnitud de la escorrentía. El comportamiento de estos muestra una tendencia a la disminución, presumiblemente producto de la mega sequía y variaciones en el comportamiento climático de meso escala. El análisis de datos permite suponer una relación entre el comportamiento pluviométrico y la disminución del caudal medio de canales y ríos, acarreando consecuencias negativas a las actividades socioeconómicas vinculadas al uso del agua y demandando nuevas formas de gestión hídrica en los territorios.

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Este trabajo presenta un modelo econométrico de regresión lineal uniecuacional múltiple, para representar la relación económica que existe entre el precio spot de la energía eléctrica y algunas de las variables fundamentales del mercado de energía en Colombia, específicamente los caudales, dadas las características hidrodominadas del sistema de generación colombiano, y otras como la disponibilidad del Sistema Interconectado Nacional -SIN-, los precios de los contratos y el índice de red. Se evidenció a través de dos modelos que aunque la oferta, representada por el caudal, es altamente dependiente de la hidrología, no es suficiente como variable explicativa del precio, razón por la cual es necesario incluir otras variables. El modelo econométrico demuestra que además de los caudales, los precios de los contratos de largo plazo son significativos como variable explicativa del precio spot de la electricidad, además de estar positivamente correlacionados, mientras que los aportes de caudal y disponibilidad del sistema están negativamente correlacionados con el precio spot. Finalmente el modelo estimado puede ser utilizado para realizar pronósticos de corto y mediano plazo sobre el precio de la electricidad en bolsa de manera que permita a los generadores tomar decisiones operativas o de cobertura. Este artículo se constituye en un aporte a la investigación científica y tecnológica, y amplía de manera práctica el uso de la econometría en los mercados de electricidad.

En este trabajo se presenta un estudio de los registros de caudales líquidos y sólidos del río Paraná, y la posterior aplicación de un modelo hidro-sedimentológico en el tramo Diamante-Ramallo, comprendiendo el cauce principal y la planicie de inundación, abarcando un área aproximada de 8100 km² del río Paraná Inferior. En primer lugar, se generaron los hidrogramas y sedimentogramas ingresantes al dominio modelado. La recopilación de registros de niveles hidrométricos y caudales (líquidos y sólidos) es una tarea necesaria, tanto para la generación de los ingresos en las simulaciones como para evaluar resultados. Se seleccionaron datos de caudales, publicados por la SSRH de la Nación, observados en el tramo medio del río Paraná, a la altura de la transecta Santa Fe-Paraná y en la zona de la confluencia de los ríos Bermejo-Paraguay-Paraná. Se plantearon diversas hipótesis de distribución de caudales para generar los hidrogramas de ingreso. Además, con los registros de transporte de sedimentos en suspensión, se generó un sedimentograma, que se propagó hasta el contorno aguas arriba del tramo modelado, y se lo contrastó con aforos sólidos disponibles en la zona. Posteriormente, se realizó la aplicación del modelo hidro-sedimentológico CTSS8-FLUSED, para el período Septiembre 2010-Agosto 2015. Los resultados de la modelación hidrodinámica son satisfactorios, lográndose una aceptable reproducción de caudales y niveles hidrométricos en los puntos de control. Los resultados de las deposiciones indican que las mismas variarían de 10 a 16×106 t/año dentro del área de estudio, siendo la eficiencia de atrape de la planicie aluvial entre el 21% al 43%.

The identification of suitable models for predicting daily water flow is important for planning and management of water storage in reservoirs of Argentina. Long-term prediction of water flow is crucial for regulating reservoirs and hydroelectric plants, for assessing environmental protection and sustainable development, for guaranteeing correct operation of public water supply in cities like Catriel, 25 de Mayo, Colorado River and potentially also Bahía Blanca. In this paper, we analyze in Buta Ranquil flow time series upstream reservoir and hydroelectric plant in order to model and predict daily fluctuations. We compare results obtained by using a three-layer artificial neural network (ANN), and an autoregressive (AR) model, using 18 years of data, of which the last 3 years are used for model validation by means of the root mean square error (RMSE), and measure of certainty (Skill). Our results point out to the better performance to predict daily water flow or refill them of the ANN model performance respect to the AR model.La identificación de modelos adecuados para predecir caudales diarios es importante para la planificación y la gestión de almacenamiento de agua en los embalses de la Argentina. La predicción a largo plazo del caudal es crucial para la regulación de los embalses y centrales hidroeléctricas, evaluar la protección del medio ambiente y el desarrollo sostenible, garantizar el correcto funcionamiento del abastecimiento público de agua en ciudades como Catriel, 25 de Mayo, río Colorado y también, eventualmente, en Bahía Blanca. En este trabajo, se analizan series de tiempo de caudales de agua, arriba del embalse y de la planta hidroeléctrica en Buta Ranquil, para modelar y predecir las fluctuaciones diarias. Se comparan los resultados obtenidos mediante el uso de una red neuronal artificial (ANN) de tres capas y un modelo autoregresivo (AR), con 18 anos de datos, cuyos últimos 3 anos se utilizan para la validación del modelo por medio de la raíz del error cuadrado medio (RMSE) y medida de certeza (Skill). Para predecir o rellenar el caudal diario, los resultados indican que el mejor desempeno es del ANN con respecto al modelo AR.

Se estudiaron los factores influyentes en el comportamiento mostrado por los caudales de las subcuencas de los ríos Virilla y Grande de San Ramón, en la cuenca del rio Grande de Tarcoles, Costa Rica. A partir de un análisis estadístico de los aforos de ambas subcuencas y de una prueba de correlación, se encontró que algunos aspectos geográficos (irregularidad topográfica, presencia de pasos entre las montanas, extensión de las subcuencas, uso de la tierra e influencia de distintos patrones de circulación atmosférica) propician diferencias sustanciales en el régimen de caudales. Antes de 1975, el rio Grande de San Ramón mostro un numero superior a la mediana, y posteriormente un numero inferior; mientras que después de 1975, la subcuenca del rio Virilla supero la cantidad de caudal del rio Grande de San Ramón.

Las oscilaciones manifestadas en el balance hídrico tienen incidencia directa sobre el régimen hidrológico de los escurrimientos superficiales. No obstante, la evidente correspondencia que vincula la precipitación con el caudal, está determinada tanto por las condiciones físicas de la cuenca como por el carácter de las lluvias. En ese sentido, los análisis de correlaciones entre ambas variables resultan muy útiles para establecer el grado y tipo de relación entre ambos parámetros. El objetivo de este trabajo es analizar el comportamiento de algunas variables hidrológicas de la cuenca del río Santa Lucía (Corrientes, Argentina) y la relación entre el excedente de agua y el caudal escurrido. Se utilizó el método de Thornthwaite y Mather. Como resultado, la totalidad de los balances hídricos en la cuenca del río Santa Lucía indicó excedente de humedad en el suelo. En algunos casos los excesos superaron los 600 mm anuales. Finalmente, se halló correlación entre los valores de precipitación y el aumento de caudales.

Se han simulado los caudales de cinco cabeceras de ríos en los Pirineos centrales españoles, considerando diferentes escenarios de cambio climático y de uso del suelo. Los caudales fueron simulados utilizando el modelo hidroecológico RHESSys (Regional Hydro-Ecologic Simulation System). Los resultados muestran que los cambios proyectados por un conjunto de modelos climáticos regionales en precipitaciones y temperaturas en el siglo XXI podrían causar una disminución del caudal anual entre el 13% y el 23%, dependiendo de la cuenca considerada. Cuando se añade a los efectos del cambio climático el efecto del aumento de la cubierta forestal en las cuencas, la disminución de los caudales anuales oscila entre el 19% y el 32%, dependiendo de la cuenca estudiada. Los mayores cambios hidrológicos se producirían a principios de primavera, verano y otoño, cuando la disminución puede superar el 40% respecto a los valores actuales. El invierno es la estación menos afectada como consecuencia del aumento de la escorrentía debido a una reducción del agua acumulada en forma de nieve y a un inicio más temprano de su fusión, así como por que durante los meses fríos el consumo de agua por parte de la vegetación es menor. La magnitud del cambio hidrológico, resultado de los escenarios de cambio ambiental, puede afectar seriamente a la gestión de los recursos hídricos y a las comunidades vegetales del Pirineo central, así como a la disponibilidad de agua en el conjunto de la cuenca del Ebro.

Sin lugar a dudas la crisis energética de finales de 2009 e inicios de 2010, a más del costo que representó para el Estado ecuatoriano, ha sentado un claro precedente sobre la vulnerabilidad del sector eléctrico ante las incertidumbres presentes tanto en la severidad como en la duración de los períodos de estiaje. Generalmente, las incertidumbres presentes en la predicción de caudales son sistemáticamente consideradas a través de una modelación probabilista-estocástica. No obstante, en la actualidad, nuevas incertidumbres hasta hoy omitidas, tales como los efectos del cambio climático, conducirían a desaciertos significativos en los pronósticos de los caudales. Bajo estas condiciones, la técnica de robustez -basada en probabilidades de excedencia-, utilizada para la toma de decisiones de inversión en generación, no garantiza adaptación entre oferta y demanda, ya que asume que la intensidad y duración futuras de los estiajes, así como de la estación lluviosa obedecerán a un comportamiento histórico y por tanto no evolucionarán en el tiempo. Al ser un fenómeno global, el Ecuador difícilmente escapará las consecuencias del cambio climático, de ahí que, en este trabajo, se demostrará que tanto las hipótesis de estacionalidad (períodos lluviosos y estiajes) así como de evolución estática-estadística de los caudales en el tiempo -generalmente asumidas para estudios de planificación de la expansión de la generación- pudieran ser causales de la ineficacia en los pronósticos.

Se muestra una aplicación comercial de redes neuronales: prediccón de caudales y consumo de los abonados de un acueducto. Esta es la primera red neuronal desarrollada a nivel comercial e industrial en Costa Rica y su importancia radica, además de eso, en que constituye una herramienta poderosa para la planificación de nuevas estructuras de acueductos, dado que los datos proporcionados muestran las necesidades futuras de expansión, lo cual resulta sumamente adecuado para organizaciones en donde las nuevas obras deben planearse con mucha anticipación. La técnica utilizada es la de propagación hacia atrás ("Back Propagation"), la cual es aplicada para obtener diez redes neuronales. Como producto del análisis se determina la necesidad de una mayor experimentación en este campo, la forma en que deben manejarse los parámetros de la red (factor de aprendizaje y unidades de capa oculta principalmente) y la capacidad de cómputo ideal para este tipo de proyectos, así como los campos de aplicación para técnicas similares y la eficacia de este método para predicción de comportamientos de nacientes o de población.

Sin lugar a dudas la crisis energética de finales de 2009 e inicios de 2010, a más del costo que representó para el Estado ecuatoriano, ha sentado un claro precedente sobre la vulnerabilidad del sector eléctrico ante las incertidumbres presentes tanto en la severidad como en la duración de los períodos de estiaje. Generalmente, las incertidumbres presentes en la predicción de caudales son sistemáticamente consideradas a través de una modelación probabilista-estocástica. No obstante, en la actualidad, nuevas incertidumbres hasta hoy omitidas, tales como los efectos del cambio climático, conducirían a desaciertos significativos en los pronósticos de los caudales. Bajo estas condiciones, la técnica de robustez -basada en probabilidades de excedencia-, utilizada para la toma de decisiones de inversión en generación, no garantiza adaptación entre oferta y demanda, ya que asume que la intensidad y duración futuras de los estiajes así como de la estación lluviosa obedecerán a un comportamiento histórico y por tanto no evolucionarán en el tiempo. Al ser un fenómeno global, el Ecuador difícilmente escapará las consecuencias del cambio climático, de ahí que en este trabajo, se demostrará que tanto las hipótesis de estacionalidad (períodos lluviosos y estiajes) así como de evolución estática-estadística de los caudales en el tiempo -generalmente asumidas para estudios de planificación de la expansión de la generación- pudieran ser causales de la ineficacia en los pronósticos.

The oscillation of the water balance influence was evidenced on the superficial fluxes hydrologic regime. However, the correspondence between the precipitation and the volume was determined by the basin physic conditions and the rain properties. For this reason, the correlation analysis between both variables was utilized for its relation type establishment. The aim is to analyze the behaviour of some hydrological variables of the Santa Lucia river basin and to analyze the relation between the water excess and the flow. The Thornthwaite & Mather methodology was used. All the water balance of the Santa Lucía river basin indicated water excess in the soil. In some cases, the 600 mm annual were surpassed. Finally, the correlation between the precipitation values and the volume was found.

The identification of suitable models for predicting daily water flow is important for planning and management of water storage in reservoirs of Argentina. Long-term prediction of water flow is crucial for regulating reservoirs and hydroelectric plants, for assessing environmental protection and sustainable development, for guaranteeing correct operation of public water supply in cities like Catriel, 25 de Mayo, Colorado River and potentially also Bahía Blanca. In this paper, we analyze in Buta Ranquil flow time series upstream reservoir and hydroelectric plant in order to model and predict daily fluctuations. We compare results obtained by using a three-layer artificial neural network (ANN), and an autoregressive (AR) model, using 18 years of data, of which the last 3 years are used for model validation by means of the root mean square error (RMSE), and measure of certainty (Skill). Our results point out to the better performance to predict daily water flow or refill them of the ANN model performance respect to the AR model. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

El Niño Southern Oscillation (ENSO) has been linked to climate and hydrologic anomalies throughout the world. This paper presents how ENSO modulates the basic statistical characteristics of streamflow time series that is assumed to be affected by ENSO. For this we first considered hypothetical series that can be obtained from the original series at each station by assuming non-occurrence of El Niño events in the past. Instead those data belonging to El Niño years were simulated by the Radial Based Artificial Neural Network (RBANN) method. Then we compared these data to the original series to see a significant difference with respect to their basic statistical characteristics (i.e., variance, mean and autocorrelation parameters). Various statistical hypothesis testing methods were used for four different scenarios. Consequently if there exist a significant difference, then it can be inferred that the ENSO events modulate the major statistical characteristics of streamflow series concerned. The results of this research were in good agreement with those of the previous studies. [ABSTRACT FROM AUTHOR]